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Enregistrement W2781920357 · doi:10.1182/blood.v130.suppl_1.1497.1497

Metformin and the Incidence of Lymphoid Malignancies in Patients with Type 2 Diabetes

2017· article· en· W2781920357 sur OpenAlexaff
Adi J. Klil‐Drori, Hui Yin, Michaël Pollak, Laurent Azoulay

Notice bibliographique

RevueBlood · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetforminInternal medicineHazard ratioPopulationType 2 diabetesCohortProportional hazards modelCumulative incidenceDiabetes mellitusCancerIncidence (geometry)OncologyConfidence intervalInsulinEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: Metformin, a first-line antidiabetic drug in type 2 diabetes, is being evaluated for prevention and treatment of various solid tumors. Metformin has also been shown to act against lymphoid malignancies (LM) in preclinical models, although population-based data are lacking. Thus, we examined whether metformin use is associated with reduced risk of LM in patients with type 2 diabetes. Patients and Methods: This was a population-based cohort study using data from the United Kingdom Clinical Practice Research Datalink. We included patients > 18 years of age newly-treated with non-insulin antidiabetic drugs between 1998 and 2014. Time-dependent Cox proportional hazards models were used to estimate hazard ratios (HR) with 95% confidence intervals (CI) of LM (inpatient diagnoses of non-Hodgkin and Hodgkin lymphoma, chronic and acute lymphocytic leukemia, and multiple myeloma) comparing the use of metformin with the use of other antidiabetic drugs, and lagged by one year for cancer latency. Secondary analyses included stratifications of metformin use by cumulative duration and dose, as well as of LM by disease type. All estimates were adjusted to ethnicity, socioeconomic status, time-updated use of other antidiabetic drugs, known risk factors (autoimmune diseases and solid organ transplant), and important comorbidities. Results: The cohort included a total of 100,091 patients, which generated 502 LM events during 500,774 person-years of follow-up (rate, 1/1000 person-years). Overall, metformin use was not associated with the incidence of LM (adjusted HR, 0.86; 95% CI, 0.63-1.16). Furthermore, there was no significant trend for duration (P=0.46) or cumulative dose (P= 0.60) of metformin use with LM incidence, with the highest categories being > 5 years and > 2,492 grams (Table 1). When stratified by disease type, metformin use was not associated with the incidence of multiple myeloma, chronic lymphocytic leukemia acute, and non-Hodgkin lymphoma (Table 2). Similar findings were seen for acute lymphoblastic leukemia (adjusted HR, 0.36; 95% CI, 0.04-3.41), and Hodgkin lymphoma (adjusted HR, 0.94; 95% CI, 0.23-3.91). Conclusions To our knowledge, this is the first population-based study to examine the association between metformin use and LM incidence. We observed no duration- or dose-response of metformin with LM incidence, which are paramount in the concept of chemoprevention. There were no important differences between LM types, although precision for acute lymphoblastic leukemia and Hodgkin lymphoma was limited due to sample size. While our findings are observational and apply to the diabetic population, our findings provide no rationale for the prospective investigation of metformin to prevent LM. Download : Download high-res image (370KB) Download : Download full-size image Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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